Apprentissage symbolique à partir de données issues de simulation pour l’aide à la décision : gestion d’un bassin versant pour une meilleure qualité de l’eau

par Ronan Trépos

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Marie-Odile Cordier.

Soutenue en 2008

à Rennes 1 .


  • Résumé

    L'analyse des résultats de simulation d'un modèle représentant le fonctionnement d'un système environnemental est souvent difficile en raison du grand nombre de variables d'entrées. Nous proposons d'analyser les résultats par des techniques d'apprentissage symbolique afin de produire des règles de classification utilisables pour l'aide à la décision. Dans notre contexte, les objets à analyser sont des arbres dont les noeuds sont décrits par des attributs. Deux approches pour l'apprentissage de règles sont proposées et comparées. Nous avons développé également un système d'aide à la décision qui suggère, à partir des règles induites, des actions permettant d'améliorer une situation proposée par l'utilisateur. Ces contributions sont motivées par le projet SACADEAU qui a pour objectif de développer un système d'aide à la gestion des activités agricoles et des aménagements sur un bassin versant. Ce système s'appuie sur un modèle de simulation du transfert de pesticides.

  • Titre traduit

    Symbolic learning from simulation results to assist in decision-making : management of a catchment area to preserve the streamwater quality


  • Résumé

    One often finds it difficult to analyze the results of a simulation model that represents the behavior of an environmental system. This is due to the large number of input variables and the complexity of interactions between the simulated processes. We have proposed to use symbolic learning techniques in order to perform this analyze, the goal of which is to learn classification rules for decision support. Two rule-learning methods have been developed and compared. In our context, the objects to be analyzed are tree structures, the nodes of which are labelled by attributes. Afterwards, we have developed a system which, from induced rules, suggests actions so that a situation proposed by a user can be improved. These contributions have been motivated by the SACADEAU project, devoted to develop a decision support system for the management of catchment areas. The project relies on a model that combines a model of farming practices with a model of pesticides transfer.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (X-139 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 131-139

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2008/4
  • Bibliothèque : Centre de recherche INRIA Rennes - Bretagne Atlantique. Service IST.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : I.2.6 - TRE
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